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								      本發(fā)明涉及一種基于巡檢機(jī)器人的安防監(jiān)控方法，屬于安防監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中使用固定攝像頭存在安全死角以及由于背景運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致目標(biāo)檢測(cè)不準(zhǔn)確的問題。方法包括：獲取所述巡檢機(jī)器人拍攝的連續(xù)視頻圖像；基于所述視頻圖像使用移動(dòng)場(chǎng)景的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種車標(biāo)檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及車輛，其中，車標(biāo)檢測(cè)方法包括：獲取車輛在同一位置的第一圖像和第二圖像，第一圖像和第二圖像分別為圖像采集設(shè)備在第一曝光模式下和第二曝光模式下采集的包含車標(biāo)和行車燈的圖像，第一曝光模式對(duì)應(yīng)的曝光度大...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種適應(yīng)不同視場(chǎng)速度的圖像穩(wěn)定湍流抑制方法，屬于湍流視頻圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取待抑制湍流視頻圖像；提取所述待抑制湍流視頻圖像中各幀圖像的特征點(diǎn)并生成各幀圖像相對(duì)于其前一幀圖像特征點(diǎn)的橫向位移圖和縱向位移圖；基于橫向位移圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種移動(dòng)場(chǎng)景的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，屬于目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)閾值選擇困難，多幀對(duì)齊配準(zhǔn)過程中，算力消耗大、僅適應(yīng)存在角點(diǎn)特征的問題。方法包括：獲取包括待檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的視頻圖像；提取所述視頻圖像中各幀圖像的特...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種自動(dòng)駕駛模型的預(yù)訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及車輛，采用生成圖像子集的方式分批對(duì)模型預(yù)訓(xùn)練所需的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行生成和數(shù)據(jù)預(yù)熱，基于數(shù)據(jù)預(yù)熱完成的圖像子集自動(dòng)對(duì)待訓(xùn)練模型進(jìn)行增量訓(xùn)練和模型驗(yàn)證。相比于對(duì)全部圖像數(shù)據(jù)同時(shí)進(jìn)行生產(chǎn)和數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種目標(biāo)檢測(cè)模型的訓(xùn)練方法，獲取圖像樣本對(duì)數(shù)據(jù)，將圖像樣本對(duì)輸入至第一、第二目標(biāo)檢測(cè)模型，第一、第二目標(biāo)檢測(cè)模型的模型結(jié)構(gòu)與待訓(xùn)練目標(biāo)檢測(cè)模型的模型結(jié)構(gòu)、模型參數(shù)相同，計(jì)算第一、第二樣本檢測(cè)損失函數(shù)值、特征損失函數(shù)值，根據(jù)第一樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種適用于萬噸級(jí)散貨船船型數(shù)據(jù)庫(kù)的三維重建方法，包括，S 1.在船舶上設(shè)置船舶標(biāo)記點(diǎn)，在螺旋卸船機(jī)的垂直臂上設(shè)置動(dòng)態(tài)標(biāo)記點(diǎn)；S2.啟動(dòng)船艙掃描裝置掃描各船艙獲得基于動(dòng)態(tài)標(biāo)記點(diǎn)的船艙三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；掃描船舶甲板面獲得基于動(dòng)態(tài)標(biāo)記點(diǎn)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種去除移動(dòng)目標(biāo)的三維重建方法，屬于三維重建方法技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中在三維重建過程中由于所拍攝照片含有運(yùn)動(dòng)物體導(dǎo)致重建精度不高的問題的問題。方法包括：獲取包括待重建目標(biāo)的視頻圖像；基于所述視頻圖像，使用移動(dòng)場(chǎng)景的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種人臉驅(qū)動(dòng)模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括：從三維模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)中提取目標(biāo)臉部運(yùn)動(dòng)系數(shù)，臉部運(yùn)動(dòng)系數(shù)用于表征三維模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的面部運(yùn)動(dòng)信息；通過循環(huán)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的第一生成器對(duì)與三維模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的音頻訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N生成圖像的方法、系統(tǒng)以及電子設(shè)備，方法應(yīng)用于電子設(shè)備，方法包括：響應(yīng)于用戶的操作，獲取第一圖像數(shù)據(jù)；將第一圖像數(shù)據(jù)壓縮為第一特征向量；向服務(wù)器發(fā)送第一特征向量；接收服務(wù)器發(fā)送的第一差值特征；根據(jù)第一圖像數(shù)據(jù)和第一差值特征生成...
								
            
							
            
							
						
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								      一種語言圖像自然模型架構(gòu)和設(shè)備裝置，是在語言文本與可視的圖形圖像視頻影像之間構(gòu)建自然的對(duì)應(yīng)映射轉(zhuǎn)換系統(tǒng)機(jī)制架構(gòu)，對(duì)于主干大肢體造型、末端小肢體造型、造型變換涉及的運(yùn)動(dòng)軌跡，進(jìn)行分析歸納歸類，使用或者根據(jù)造型以及運(yùn)動(dòng)軌跡序列，表達(dá)或者理解特定...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N圖像優(yōu)化處理方法、裝置及電子設(shè)備，獲取待優(yōu)化圖像以及電子設(shè)備的資源狀態(tài)信息后，基于該資源狀態(tài)信息，確定電子設(shè)備上部署的圖像優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)運(yùn)行參數(shù)，從而基于圖像優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)運(yùn)行參數(shù)，對(duì)待優(yōu)化圖像進(jìn)行優(yōu)化處理，輸出目標(biāo)圖像；其...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于時(shí)空信息動(dòng)態(tài)融合的壓縮視頻質(zhì)量增強(qiáng)方法，主要包括以下步驟：構(gòu)建時(shí)間特征提取器和空間特征提取器分別提取時(shí)間信息和目標(biāo)幀的空間信息；構(gòu)建時(shí)空信息動(dòng)態(tài)加權(quán)融合模塊，自適應(yīng)地聚合時(shí)間信息和空間信息；構(gòu)建多通道增強(qiáng)殘差塊作為質(zhì)量增...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了一種人臉驅(qū)動(dòng)模型訓(xùn)練、人臉圖像合成方法，通過將第一身份人臉圖像作為驅(qū)動(dòng)人臉圖像，與源人臉圖像一起輸入至人臉驅(qū)動(dòng)模型，得到第一合成人臉圖像；將第二身份人臉圖像作為驅(qū)動(dòng)人臉圖像，與源人臉圖像一起輸入至人臉驅(qū)動(dòng)模型，得到第二合成...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種人物圖像風(fēng)格化處理方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。包括：獲取待處理圖像，并識(shí)別待處理圖像中人物的檢測(cè)框參數(shù)和人物信息；人物信息包括人物數(shù)量、人物性別以及人物位置中的至少一個(gè)；根據(jù)檢測(cè)框參數(shù)對(duì)待處理圖像進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種圖像風(fēng)格化處理方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。包括：獲取待處理圖像，并識(shí)別待處理圖像中人物的檢測(cè)框參數(shù)；待處理圖像中包括多個(gè)人物，檢測(cè)框參數(shù)為待處理圖像中人物對(duì)應(yīng)的檢測(cè)框的參數(shù)，且檢測(cè)框與多個(gè)人物一一對(duì)應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種圖像處理方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及車輛。其中，該方法包括：獲取具有非目標(biāo)圖像風(fēng)格的第一圖像，第一圖像中包括人物，非目標(biāo)圖像風(fēng)格為除目標(biāo)圖像風(fēng)格之外的任意一種圖像風(fēng)格；對(duì)第一圖像進(jìn)行描述，得到圖像描述信息，圖像描述信息包括人...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于改進(jìn)蟻群算法的多類型虛擬電廠集群劃分方法和系統(tǒng)，包括：根據(jù)各虛擬電廠的參數(shù)指標(biāo)值，構(gòu)建無量綱修正矩陣；基于所述無量綱修正矩陣，利用改進(jìn)的蟻群算法對(duì)預(yù)先構(gòu)建的虛擬電廠多級(jí)選擇模型進(jìn)行求解，得到所述各虛擬電廠的集群劃分結(jié)果；...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及用于生成個(gè)性化內(nèi)容的方法、設(shè)備和介質(zhì)。一種用于生成個(gè)性化內(nèi)容的方法包括：獲取基于相同的基礎(chǔ)模型生成的多個(gè)個(gè)性化模型的多組微調(diào)參數(shù)，所述多個(gè)個(gè)性化模型中的每個(gè)個(gè)性化模型用于生成滿足多個(gè)條件中的至少一個(gè)條件的個(gè)性化內(nèi)容；基于所述多組微...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實(shí)施例提供一種價(jià)格信息的預(yù)測(cè)方法、價(jià)格預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練方法、裝置，所述方法包括：獲取影響目標(biāo)價(jià)格的目標(biāo)特征的歷史數(shù)據(jù)；將所述目標(biāo)特征的歷史數(shù)據(jù)輸入價(jià)格預(yù)測(cè)模型，獲得目標(biāo)時(shí)段內(nèi)的目標(biāo)價(jià)格信息；其中，所述價(jià)格預(yù)測(cè)模型基于目標(biāo)特征的數(shù)據(jù)訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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